%% Train NN
%Prepare Data
function [ poblacionout, outputMejor2] = KrillNNfunction( poblacion,outputMejor  )

outputMejor2 = outputMejor(:,1);
poblacion(1,28) = 0;
poblacion(1,29) = 0;
poblacionout=poblacion(1,:);

for seleccion =1:4

    inputs = outputMejor(:,seleccion);
    [ target,input] = prepareDataNN( inputs );
    % Train NN - levergMarquad
    [net] = trainNNLM(input,target);
    nntraintool('close')
    %% Adapt NN , usamos krills
    neurons=3;
    initialKrills=100;%must be odd(2*k)
    NumberRuns=3;
    IterationMax=16;
    [ net ] = AdaptNN( outputMejor(:,seleccion),outputMejor(:,seleccion),net,neurons,initialKrills,NumberRuns,IterationMax );

    %% prediccion 1 dia
    precio1Semana = predictionWeek(outputMejor(:,seleccion),net);
    prevision = precio1Semana(end) - precio1Semana(end-5);
    if prevision>0
        fprintf('Compra \n');
        poblacion(seleccion,28) = 1;
        poblacion(seleccion,29) = prevision;
        
        outputMejor2 = outputMejor(:,seleccion);
        poblacionout=poblacion(seleccion,:);
        close all
        break
        
    elseif prevision<0
        fprintf('Vende \n');
        poblacion(seleccion,28) = -1;
        poblacion(seleccion,29) = prevision;
    else
        fprintf('Nada \n');
        poblacion(seleccion,28) = 0;
        poblacion(seleccion,29) = prevision;
    end
    
    close all
end
end
    


